CN113221829A - 草原退化智能化治理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种草原退化智能化治理方法及系统，草原退化智能化治理方法，包括：识别退化区域；获取退化区域的属性特征；以及/或可选地获取退化区域所在地域的气象信息，建立气象数据模型，根据气象数据模型对退化区域的气象预测信息；根据退化区域属性特征、退化区域气象预测信息，生成播种执行方案；根据播种执行方案采用飞播无人机对退化区域进行播种；获取退化区域播种后的植被生长情况，对治理效果进行评估。本发明从对退化区域的识别、定位到飞播无人机的播种操作，全程采用自动控制，并结合治理后的监测维护手段，很好地解决了草原退化治理过程中存在的人员劳动强度大、播种操作困难及播种存活率低的问题，具有很好的推广应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及生态治理技术领域，特别涉及一种草原退化智能化治理方法及系统。
背景技术
据统计，目前我国退化土地以年均超三千平方公里的速度在逐步扩展，其中90％以上是由于草原退化所导致。草原退化目前已经成为土地荒漠化的主要因素，草原退化的形式主要为沙化，因此实现对草原沙化的治理对草原退化防治具有重要的意义。
目前针对草原退化的治理通常采用人工监测、维护的方式，往往存在难以及时发现退化的发生、退化区域播种困难以及播种存活率低等问题，严重影响了退化治理的效果，并且人员劳动强度大，极大地影响了退化治理的成本和效率。随着遥感技术、图像识别技术的发展，将遥感技术、图像识别技术应用到草原退化的监测已经成为一种趋势，能够在一定程度上实现对草原退化的识别和监测，但在识别精度和准确度方面仍然存在一定的问题，并且对草原退化的治理仅仅通过对草原退化情况进行监测是远远不够的；因此，目前急需一种能够有效实现草原退化治理的综合解决方案。
发明内容
本发明针对现有草原退化治理中存在的上述技术问题，提供一种草原退化智能化治理方法及系统，可实现对草原退化的及时监测、识别、播种及治理后的监控与维护，能够有效解决草原退化防治、治理难的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
草原退化智能化治理方法，包括以下步骤：
识别退化区域；
获取退化区域的属性特征，包括退化区域的位置、退化区域的范围、退化程度、退化区域土壤特性、植被特性；
以及/或可选地获取退化区域所在地域的气象信息，建立气象数据模型，包括温度、湿度、降雨、风的相关数据，根据气象数据模型对退化区域的气象预测信息；
根据退化区域属性特征、退化区域气象预测信息，生成播种执行方案，包括播种位置信息、播种的植物种类、播种参数；优选所述播种参数包括播种密度、种子播种深度；
根据播种执行方案采用飞播无人机对退化区域进行播种；
获取退化区域播种后的植被生长情况，对治理效果进行评估。
上述技术方案中，进一步地，所述退化区域的识别包括以下步骤：
采用遥感技术获取目标区域影像信息，并统一影像信息格式；
通过多尺度特征分析方法对目标区域进行分析，筛选出疑似退化区域；优选所述多尺度特征分析方法为利用图像卷积操作及其上下采样技术对大尺度和小尺度特征进行耦合分析；
对疑似退化区域采用人工二次复验筛选出退化区域；优选所述人工二次复验为对目标区域的图像显著性特征进行关联校验。
上述技术方案中，进一步地，所述退化程度的判断包括以下步骤：
对确定为退化区域的图像采用CNN技术进行空间特征解析；
采用LSTM技术对空间特征进行预测；
通过差异值估算模块对异常区域进行解析得到退化程度的评估结果。
上述技术方案中，进一步地，当一定区域范围内存在多个退化区域时，所述播种执行方案中还包括有对飞播无人机飞行路线进行规划的步骤，并生成飞播无人机飞行路线控制数据。
上述技术方案中，进一步地，采用飞播无人机进行播种的步骤包括：
采用车载无人机工作站搭载飞播无人机；
所述车载无人机工作站获取播种执行方案，根据播种位置信息控制车载无人机工作站运动到指定位置，或采用人工牵引方式将车载无人机工作站运送到指定位置；
所述车载无人机工作站根据播种执行方案控制飞播无人机完成该地域范围内退化区域的播种。
上述技术方案中，进一步地，所述车载无人机工作站到达指定位置后，对播种区域的气象信息进行监测和分析，当气象条件满足设定的播种条件时控制飞播无人机进行播种操作；优选所述播种条件包括播种区域的风速、风向、温度、湿度、降雨、近期降雨量、未来降雨量。
上述技术方案中，进一步地，根据对治理效果的评估结果，生成补种执行方案，根据补种执行方案控制飞播无人机进行补种；优选所述对治理效果的评估包括对播种后植物的发芽、生长情况进行监测，根据监测的数据对治理效果进行评估。
本发明还提供一种草原退化智能化治理系统，包括：
影像解译系统，所述影像解译系统包括目标定位模组和目标识别模组，所述目标定位模组用于获取目标区域的位置信息；所述目标识别模组用于获取目标区域影像数据，并对目标区域是否为退化区域进行识别和分析；
播种决策执行系统，所述播种决策执行系统包括时空维度分析模组和决策生成模组，所述时空维度分析模组用于对所获取的退化区域的位置、范围、退化程度、退化区域土壤特性、植被特性信息进行分析，所述决策生成模块根据获取的信息进行分析，生成播种执行方案；
车载无人机工作站，所述车载无人机工作站搭载有飞播无人机，所述车载无人机工作站接收播种执行方案，控制飞播无人机完成播种。
上述技术方案中，进一步地，还包括有监测维护系统，所述监测维护系统包括成活预测模组、动态监测模组和维护策略分析模组；
所述成活预测模块根据播种后植物的发芽情况，对播种后的成活率进行分析；
所述动态监测模组对播种后植物生长情况进行监测；
所述维护策略分析模组对获取的植物发芽情况、生长情况进行分析，判断是否需要补种，并生成补种执行方案。
上述技术方案中，进一步地，所述车载无人机工作站包括有：
可移动的搭载平台，用于搭载飞播无人机；优选所述搭载平台上设置有用于停放飞播无人机的机舱，所述机舱上设置有可自动开关的顶棚；
飞播无人机，用于执行播种操作；优选所述飞播无人机上设置有发射机构，所述发射机构能够将魔芋灰粉包裹的种子以一定速度射出；
能源供应系统，所述能源供应系统包括太阳能供电模块、风能供电模块、新能源电池供电模块，为车载无人机工作站提供所需的电能；
控制系统，所述控制系统包括中央处理器、车载通信终端、数据采集终端、自动充电装置、卫星定位模块，所述车载通信终端、数据采集终端、自动充电装置、卫星定位模块分别连接中央处理器，所述数据采集终端包括风速传感器、风向传感器、雨水传感器、温度传感器、湿度传感器，所述车载通信终端与飞播无人机的机载通信终端之间进行通信传输，所述自动充电装置用于为飞播无人机自动充电，所述卫星定位模块用于车载无人机工作站的地基辅助定位和数据通信。
本发明中采用高清遥感技术与影像处理技术，能够快速识别、定位退化区域，并通过采集退化区域的属性特征，制定有针对性的播种执行方案，选择适合于退化区域种植的种子及其它播种条件，能够实现对退化区域的精准识别和及时治理，并且能够大幅提高播种后种子的成活率，提高退化治理的效果。
同时，通过对退化区域治理后的情况进行监测，能够及时预测和反馈治理效果，并制定相应的补种方案，进一步保证了退化治理的有效性，很好地解决了退化治理后容易再次出现退化的问题。
本发明采用车载无人机工作站执行退化区域的播种操作，能够适用于长距离、偏远地域的野外作业，同时车载无人机工作站能够为飞播无人机提供所需的能源，保证飞播无人机具有足够的野外作业时间，并作为信号中转基站能够为飞播无人机提供有效的控制，保证无人机控制的可靠性，实现对退化区域的精准播种。
本发明从对退化区域的识别、定位到飞播无人机的播种操作，全程采用自动控制，自动化程度高，反应迅速，治理效果好，很好地解决了草原退化治理过程中存在的人员劳动强度大、播种操作困难及播种存活率低的问题，具有很好的推广应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例草原退化智能化治理方法流程图。
图2为本发明实施例草原退化智能化治理系统结构框图。
图3为本发明实施例车载无人机工作站控制系统结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，本发明实施例中的草原退化智能化治理方法，包括以下步骤：
识别退化区域；采用高清遥感技术获取目标区域影响信息，并统一影响信息格式；通过多尺度特征分析方法对目标区域进行分析，筛选出疑似退化区域；这里多尺度特征分析方法为利用图像卷积操作及其上下采样技术对大尺度和小尺度特征进行耦合分析；；然后对疑似退化区域采用人工二次复验筛选出退化区域；其中，人工二次复验为对目标区域的图像显著性特征进行关联校验，实现从获取的高清影像中获取识别退化区域。
获取退化区域的属性特征，包括退化区域的位置、退化区域的范围、退化程度、退化区域土壤特性、植被特性。在对退化区域进行识别后，结合北斗卫星系统对识别的退化区域进行定位，确定退化区域的位置并能够确定退化区域的范围。
其中，退化程度的判断可采用以下步骤来实现：步骤11)、对确定为退化区域的图像采用CNN(卷积神经网络)技术进行空间特征解析；步骤12)、采用LSTM(长短期记忆网络)技术对所解析的空间特征处理后进行预测；步骤13)、通过差异化估算模块对异常区域进行解析，进而能够快速得到退化程度的评估结果。
退化区域土壤特性、植被特性数据可根据对该范围区域内影像的处理、分析或通过获取该范围区域相关的文献数据来得到。
从气象数据中心获取退化区域所在地域的气象信息，建立气象数据模型，包括温度、湿度、降雨、风的相关数据，根据气象数据模型对退化区域的气象预测信息。
根据退化区域属性特征、退化区域气象预测信息，生成播种执行方案，包括播种位置信息、播种的植物种类、播种参数；这里播种植物种类为根据退化区域土壤特性和植被特性来选取最适宜该区域种植的植物种子；播种参数包括播种密度、种子播种深度等。
根据生成的播种执行方案采用飞播无人机对退化区域进行播种。
本发明实施例中采用飞播无人机进行播种操作的步骤为：
步骤21)、采用车载无人机工作站搭载飞播无人机；
步骤22)、车载无人机工作站获取播种执行方案，根据播种位置信息控制车载无人机工作站运动到指定位置，或采用人工牵引方式将车载无人机工作站运送到指定位置；
步骤23)、所述车载无人机工作站根据播种执行方案控制飞播无人机完成该地域范围内退化区域的播种。
车载无人机工作站到达指定位置后，对播种区域的气象信息进行监测和分析，当气象条件满足设定的播种条件时控制飞播无人机进行播种操作。这里的播种条件包括播种区域的风速、风向、温度、湿度、降雨、近期降雨量、未来降雨量等会影响播种效果和成活率的因素，这里参数的采集和获取可以通过在车载无人机工作站设置相应的监测传感器即可实现。
在实现对飞播无人机播种操作控制的同时，当一定区域范围内存在多个退化区域时，播种执行方案中还包括有对飞播无人机飞行路线进行规划的步骤，并生成飞播无人机飞行路线控制数据，实现对飞播无人机播种路线的合理规划，提高播种效率。
在播种完成后，对播种区域进行监测，获取退化区域播种后的植被生长情况，对治理效果进行评估。对治理效果的评估包括对播种后植物的发芽情况、生长情况进行定期的监测，根据监测的数据对治理效果进行综合评估；根据对治理效果的评估结果，判断是否需要进行补种，并在需要进行补种时，根据治理评估的实际情况制定相应的补种执行方案，并将补种执行方案传输到车载无人机工作站，由车载无人机工作站控制飞播无人机进行补种操作。
本发明中采用高清遥感技术与影像处理技术，能够快速识别、定位退化区域，并通过采集退化区域的属性特征，制定有针对性的播种执行方案，选择适合于退化区域种植的种子及其它播种参数，能够实现对退化区域的精准识别和及时治理，并且能够大幅提高播种后种子的成活率，提高退化治理的效果。同时，通过对退化区域治理后的情况进行监测，能够及时预测和反馈治理效果，并制定相应的补种方案，进一步保证了退化治理的有效性，很好地解决了退化治理后容易再次出现退化的问题。
本发明实施例中还提供一种草原退化智能化治理系统，如图2所示，包括：
影像解译系统，所述影像解译系统包括目标定位模组和目标识别模组，所述目标定位模组根据接收到的北斗卫星的定位信息，获取目标区域的位置信息；所述目标识别模组接收高清遥感影像信息，对影响信息进行分析和处理获取目标区域影像数据，并对目标区域是否为退化区域进行识别和分析，以及对退化区域的属性进行分析。
播种决策执行系统，所述播种决策执行系统包括时空维度分析模组和决策生成模组，所述时空维度分析模组用于对所获取的退化区域的位置、范围、退化程度、退化区域土壤特性、植被特性的信息进行分析和处理，所述决策生成模块根据分析、处理后所得到的结果，生成播种执行方案。
车载无人机工作站，所述车载无人机工作站搭载有飞播无人机，所述车载无人机工作站接收播种执行方案，控制飞播无人机完成播种。
本发明实施例中的车载无人机工作站包括有：
可移动的搭载平台，用于搭载飞播无人机；搭载平台上设置有用于停放飞播无人机的机舱，所述机舱上设置有可自动开关的顶棚。
飞播无人机，用于执行播种操作；飞播无人机上设置有发射机构，所述发射机构能够将魔芋灰粉包裹的种子以一定速度射出；这里飞播无人机的播种参数可根据车载无人机工作站所获取的环境参数进行调整。
能源供应系统，所述能源供应系统包括太阳能供电模块、风能供电模块、新能源电池供电模块中的一种或多种，为车载无人机工作站提供所需的电能，能够满足野外长时间工作的需要。
控制系统，如图3所示，控制系统包括中央处理器、车载通信终端、数据采集终端、自动充电装置、卫星定位模块，所述车载通信终端、数据采集终端、自动充电装置、卫星定位模块分别连接中央处理器；所述数据采集终端包括风速传感器、风向传感器、雨水传感器、温度传感器、湿度传感器等，用于采集所在区域的环境参数及气象数据；所述车载通信终端与飞播无人机的机载通信终端之间进行通信传输，实现车载无人机工作站与飞播无人机的信息传输及对飞播无人机的控制；所述自动充电装置用于为飞播无人机自动充电，所述卫星定位模块用于车载无人机工作站的地基辅助定位和数据通信。
车载无人机工作站通过数据链路将播种执行方案/补种执行方案传输到飞播无人机，在进入工作模式后，控制机舱顶棚开启，无人机根据播种执行方案/补种执行方案进入制定区域进行飞播操作。
采用车载无人机工作站执行退化区域的播种操作，能够适用于长距离、偏远地域的野外作业，同时车载无人机工作站能够为飞播无人机提供所需的能源，保证飞播无人机具有足够的野外作业时间，并作为信号中转基站能够为飞播无人机提供有效的控制，保证无人机控制的可靠性。
本发明实施例的草原退化智能化治理系统还包括有监测维护系统，具体地，监测维护系统包括成活预测模组、动态监测模组和维护策略分析模组；其中：
所述成活预测模块根据播种后植物的发芽情况，对播种后的成活率进行分析；所述动态监测模组对播种后植物生长情况进行监测；所述维护策略分析模组对获取的植物发芽情况、生长情况进行分析，判断是否需要补种，并生成补种执行方案。
监测维护系统通过遥感技术对治理后的区域进行动态监测，获取治理区域的影像信息，通过对影像信息进行处理分析，对播种后植被的生长情况进行分析和预测，并根据分析结果，生成后续的维护治理方案，很好地保证了治理后的效果。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.草原退化智能化治理方法，其特征在于，包括以下步骤：
识别退化区域；
获取退化区域的属性特征，包括退化区域的位置、退化区域的范围、退化程度、退化区域土壤特性、植被特性；
以及/或可选地获取退化区域所在地域的气象信息，建立气象数据模型，包括温度、湿度、降雨、风的相关数据，根据气象数据模型对退化区域的气象预测信息；
根据退化区域属性特征、退化区域气象预测信息，生成播种执行方案，包括播种位置信息、播种的植物种类、播种参数；优选所述播种参数包括播种密度、种子播种深度；
根据播种执行方案采用飞播无人机对退化区域进行播种；
获取退化区域播种后的植被生长情况，对治理效果进行评估。
2.根据权利要求1所述的草原退化智能化治理方法，其特征在于，所述退化区域的识别包括以下步骤：
采用遥感技术获取目标区域影像信息，并统一影像信息格式；
通过多尺度特征分析方法对目标区域进行分析，筛选出疑似退化区域；优选所述多尺度特征分析方法为利用图像卷积操作及其上下采样技术对大尺度和小尺度特征进行耦合分析；
对疑似退化区域采用人工二次复验筛选出退化区域；优选所述人工二次复验为对目标区域的图像显著性特征进行关联校验。
3.根据权利要求2所述的草原退化智能化治理方法，其特征在于，所述退化程度的判断包括以下步骤：
对确定为退化区域的图像采用CNN技术进行空间特征解析；
采用LSTM技术对空间特征进行预测；
通过差异值估算模块对异常区域进行解析得到退化程度的评估结果。
4.根据权利要求1所述的草原退化智能化治理方法，其特征在于，当一定区域范围内存在多个退化区域时，所述播种执行方案中还包括有对飞播无人机飞行路线进行规划的步骤，并生成飞播无人机飞行路线控制数据。
5.根据权利要求1所述的草原退化智能化治理方法，其特征在于，采用飞播无人机进行播种的步骤包括：
采用车载无人机工作站搭载飞播无人机；
所述车载无人机工作站获取播种执行方案，根据播种位置信息控制车载无人机工作站运动到指定位置，或采用人工牵引方式将车载无人机工作站运送到指定位置；
所述车载无人机工作站根据播种执行方案控制飞播无人机完成该地域范围内退化区域的播种。
6.根据权利要求5所述的草原退化智能化治理方法，其特征在于，所述车载无人机工作站到达指定位置后，对播种区域的气象信息进行监测和分析，当气象条件满足设定的播种条件时控制飞播无人机进行播种操作；优选所述播种条件包括播种区域的风速、风向、温度、湿度、降雨、近期降雨量、未来降雨量。
7.根据权利要求1所述的草原退化智能化治理方法，其特征在于，根据对治理效果的评估结果，生成补种执行方案，根据补种执行方案控制飞播无人机进行补种；优选所述对治理效果的评估包括对播种后植物的发芽、生长情况进行监测，根据监测的数据对治理效果进行评估。
8.草原退化智能化治理系统，其特征在于，包括：
影像解译系统，所述影像解译系统包括目标定位模组和目标识别模组，所述目标定位模组用于获取目标区域的位置信息；所述目标识别模组用于获取目标区域影像数据，并对目标区域是否为退化区域进行识别和分析；
播种决策执行系统，所述播种决策执行系统包括时空维度分析模组和决策生成模组，所述时空维度分析模组用于对所获取的退化区域的位置、范围、退化程度、退化区域土壤特性、植被特性信息进行分析，所述决策生成模块根据获取的信息进行分析，生成播种执行方案；
车载无人机工作站，所述车载无人机工作站搭载有飞播无人机，所述车载无人机工作站接收播种执行方案，控制飞播无人机完成播种。
9.根据权利要求8所述的草原退化智能化治理系统，其特征在于，还包括有监测维护系统，所述监测维护系统包括成活预测模组、动态监测模组和维护策略分析模组；
所述成活预测模块根据播种后植物的发芽情况，对播种后的成活率进行分析；
所述动态监测模组对播种后植物生长情况进行监测；
所述维护策略分析模组对获取的植物发芽情况、生长情况进行分析，判断是否需要补种，并生成补种执行方案。
10.根据权利要求8所述的草原退化智能化治理系统，其特征在于，所述车载无人机工作站包括有：
可移动的搭载平台，用于搭载飞播无人机；优选所述搭载平台上设置有用于停放飞播无人机的机舱，所述机舱上设置有可自动开关的顶棚；
飞播无人机，用于执行播种操作；优选所述飞播无人机上设置有发射机构，所述发射机构能够将魔芋灰粉包裹的种子以一定速度射出；
能源供应系统，所述能源供应系统包括太阳能供电模块、风能供电模块、新能源电池供电模块，为车载无人机工作站提供所需的电能；
控制系统，所述控制系统包括中央处理器、车载通信终端、数据采集终端、自动充电装置、卫星定位模块，所述车载通信终端、数据采集终端、自动充电装置、卫星定位模块分别连接中央处理器，所述数据采集终端包括风速传感器、风向传感器、雨水传感器、温度传感器、湿度传感器，所述车载通信终端与飞播无人机的机载通信终端之间进行通信传输，所述自动充电装置用于为飞播无人机自动充电，所述卫星定位模块用于车载无人机工作站的地基辅助定位和数据通信。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114063686A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-18 | 宁夏农林科学院植物保护研究所（宁夏植物病虫害防治重点实验室） | 农业有害生物监测预警方法 |
| CN117501920A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-02-06 | 水利部牧区水利科学研究所 | 一种草原水土保持草种喷播设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060042530A1 (en) * | 2004-08-30 | 2006-03-02 | Bodycomb Frederick M | Product for and method of aerial seeding using agglomerated minerals |
| CN105278546A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-01-27 | 中国航空工业经济技术研究院 | 一种农用植保无人机播撒控制系统 |
| CN109240304A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-01-18 | 南京林业大学 | 一种精确种植系统及方法 |
| CN109615166A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-04-12 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种草原植被退化遥感监测方法和装置 |
| AU2020103570A4 (en) * | 2020-11-20 | 2021-02-04 | College of Grassland and Environmental Science, Xinjiang Agricultural University | Grassland soil degradation evaluation method |
-
2021
- 2021-05-31 CN CN202110602795.3A patent/CN113221829A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060042530A1 (en) * | 2004-08-30 | 2006-03-02 | Bodycomb Frederick M | Product for and method of aerial seeding using agglomerated minerals |
| CN105278546A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-01-27 | 中国航空工业经济技术研究院 | 一种农用植保无人机播撒控制系统 |
| CN109240304A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-01-18 | 南京林业大学 | 一种精确种植系统及方法 |
| CN109615166A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-04-12 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种草原植被退化遥感监测方法和装置 |
| AU2020103570A4 (en) * | 2020-11-20 | 2021-02-04 | College of Grassland and Environmental Science, Xinjiang Agricultural University | Grassland soil degradation evaluation method |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 于皓: "基于光学和雷达影像的吉林省西部草地退化评价", 《中国博士学位论文全文数据库（电子期刊）》, pages 31 - 38 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114063686A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-18 | 宁夏农林科学院植物保护研究所（宁夏植物病虫害防治重点实验室） | 农业有害生物监测预警方法 |
| CN117501920A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-02-06 | 水利部牧区水利科学研究所 | 一种草原水土保持草种喷播设备 |
| CN117501920B (zh) * | 2024-01-08 | 2024-03-12 | 水利部牧区水利科学研究所 | 一种草原水土保持草种喷播设备 |
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